使用Ultralytics YOLO11

什么是距离计算？

测量两个物体之间的间距被称为特定空间内的距离计算。在 Ultralytics YOLO11中，边界框中心点被用来计算用户突出显示的边界框的距离。

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视觉效果

使用Ultralytics YOLO11

距离计算的优势？

• 定位精度：提高计算机视觉任务中的空间定位精度。
• 尺寸估算：可估算物体大小，以便更好地理解上下文。
• 场景理解：提高 3D 场景理解能力，以便在自动驾驶汽车和监控系统等应用中做出更好的决策。
• 避免碰撞：通过监控移动物体之间的距离，使系统能够检测到潜在的碰撞。
• 空间分析：便于分析监控环境中的对象关系和互动。

Distance will be an estimate and may not be fully accurate, as it is calculated using 2-dimensional data,
which lacks information about the object's depth.

import cv2

from ultralytics import solutions

cap = cv2.VideoCapture("path/to/video.mp4")
assert cap.isOpened(), "Error reading video file"

# Video writer
w, h, fps = (int(cap.get(x)) for x in (cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, cv2.CAP_PROP_FPS))
video_writer = cv2.VideoWriter("distance_output.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v"), fps, (w, h))

# Initialize distance calculation object
distancecalculator = solutions.DistanceCalculation(
    model="yolo11n.pt",  # path to the YOLO11 model file.
    show=True,  # display the output
)

# Process video
while cap.isOpened():
    success, im0 = cap.read()

    if not success:
        print("Video frame is empty or processing is complete.")
        break

    results = distancecalculator(im0)

    print(results)  # access the output

    video_writer.write(results.plot_im)  # write the processed frame.

cap.release()
video_writer.release()
cv2.destroyAllWindows()  # destroy all opened windows

DistanceCalculation() 论据

下面的表格显示了 DistanceCalculation 争论：

您还可以利用各种 track 中的参数 DistanceCalculation 解决方案

此外，还提供以下可视化参数：

实施细节

"(《世界人权宣言》) DistanceCalculation 类的工作原理是跟踪视频帧中的物体，并计算所选边界框中心点之间的欧氏距离。当你点击两个物体时，解决方案就会出现：

1. 提取选定边界框的中心点
2. 以像素为单位计算这些中心点之间的欧氏距离
3. 在边框上显示距离，对象之间用连线连接

执行时使用 mouse_event_for_distance 方法来处理鼠标交互，允许用户根据需要选择对象和清除选择。鼠标 process 方法处理逐帧处理、跟踪物体和计算距离。

应用

使用YOLO11 进行距离计算有许多实际应用：

• 零售分析：测量顾客与产品的距离，分析商店布局的有效性
• 工业安全：监控工人与机器之间的安全距离
• 交通管理：分析车辆间距并检测追尾情况
• 体育分析：计算球员、球和关键场地位置之间的距离
• 医疗保健：确保候诊区保持适当距离，并监控病人移动情况
• 机器人使机器人与障碍物和人保持适当距离

常见问题

如何使用Ultralytics YOLO11 计算物体之间的距离？

使用 Ultralytics YOLO11然后，您需要确定检测到的对象的边界框中心点。这个过程包括初始化 DistanceCalculation 类从Ultralytics' solutions 模块，并使用模型的跟踪输出来计算距离。

使用Ultralytics YOLO11 进行距离计算有哪些优势？

使用Ultralytics YOLO11 进行距离计算有几个优势：

• 定位精度：为物体提供精确的空间定位。
• 尺寸估算：帮助估算物理尺寸，有助于更好地理解上下文。
• 场景理解：增强 3D 场景理解能力，有助于在自动驾驶和监控等应用中改进决策。
• 实时处理：实时执行计算，适用于实时视频分析。
• 集成功能：与其他YOLO11 解决方案（如目标跟踪和速度估算）无缝协作。

可以通过Ultralytics YOLO11 在实时视频流中进行距离计算吗？

是的，您可以使用Ultralytics YOLO11 在实时视频流中进行距离计算。计算过程包括使用 OpenCV跑步YOLO11 物体检测并使用 DistanceCalculation 类来计算连续帧中对象之间的距离。有关详细实现，请参阅 视频流示例.

如何删除使用Ultralytics YOLO11 计算距离时绘制的点？

要删除在使用Ultralytics YOLO11 计算距离时绘制的点，可以单击鼠标右键。此操作将清除您绘制的所有点。更多详情，请参阅距离计算示例下的注释部分。

在Ultralytics YOLO11 中初始化 DistanceCalculation 类的关键参数是什么？

初始化 DistanceCalculation Ultralytics YOLO11 中的类包括

• model:YOLO11 模型文件的路径。
• tracker:要使用的跟踪算法（默认为 "botsort.yaml"）。
• conf:检测可信度阈值。
• show:显示输出的标志。

有关详细列表和默认值，请参阅距离计算的参数。

📅创建于 1 年前 ✏️已更新 5 天前

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